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  • #字典创建>>> dict2 = { 'abc': 123, 98.6: 37 }>>> dict2[98.6]37>>> dict2["abc"]123键必须不可变,所以可以用.../usr/bin/pythondict = {['Name']: 'Zara', 'Age': 7}print "dict['Name']: ", dict['Name']Trace...

    #字典创建

    >>> dict2 = { 'abc': 123, 98.6: 37 }

    >>> dict2[98.6]

    37

    >>> dict2["abc"]

    123

    键必须不可变,所以可以用数字,字符串或元组充当,用列表就不行

    #!/usr/bin/python

    dict = {['Name']: 'Zara', 'Age': 7}

    print "dict['Name']: ", dict['Name']

    Traceback (most recent call last):

    File "test.py", line 3, in

    dict = {['Name']: 'Zara', 'Age': 7}

    TypeError: list objects are unhashable

    #字典元素删除

    #!/usr/bin/python

    # -*- coding: UTF-8 -*-

    dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'}

    del dict['Name'] # 删除键是'Name'的条目

    dict.clear() # 清空字典所有条目

    del dict # 删除字典

    print "dict['Age']: ", dict['Age']

    print "dict['School']: ", dict['School']

    #键一般是唯一的,如果重复最后的一个键值对会替换前面的,值不需要唯一。

    >>>dict = {'a': 1, 'b': 2, 'b': '3'}

    >>> dict['b']

    '3'

    >>> dict

    {'a': 1, 'b': '3'}

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  • 字典是使用最为广泛的数据结构了,从结构来看,其内容就是键值对,键称为key, 值称为value, 类似词典中通过前面的索引来快速查找后面的页面,通过key可以快速定位对应的值。字典,是python中对这种结构的命名,在...

    字典是使用最为广泛的数据结构了,从结构来看,其内容就是键值对,键称为key, 值称为value, 类似词典中通过前面的索引来快速查找后面的页面,通过key可以快速定位对应的值。字典,是python中对这种结构的命名,在其他语言中有其他的名字,比如perl中称之为哈希。

    字典通过大括号或者dict函数来创建,用法如下>>> a = {'one':1, 'tow':2, 'three':3}

    >>> a

    {'one': 1, 'tow': 2, 'three': 3}

    >>> type(a)

    key和value之间用冒号分隔,多个键值对用逗号分隔。上述字典用dict函数创建的代码如下>>> a = dict((('one',1), ('tow',2), ('three',3)))

    >>> a

    {'one': 1, 'tow': 2, 'three': 3}

    >>>

    >>> a = dict(zip(['one', 'tow', 'three'], [1, 2, 3]))

    >>> a

    {'one': 1, 'tow': 2, 'three': 3}

    >>>

    >>>

    >>> a = dict({'one':1, 'tow':2, 'three':3})

    >>> a

    {'one': 1, 'tow': 2, 'three': 3}

    可以看到,dict函数更加灵活,支持多种写法。字典中的key是无序且唯一的,不存在数字下标索引,要访问其中的值,只能通过key来访问,用法如下>>> a = {'one':1, 'tow':2, 'three':3}

    >>> a['one']

    1

    关于字典,内置了很多方法和函数,常用的几种如下

    1. 访问字典元素# 方括号加下标

    >>> a = {'one':1, 'tow':2, 'three':3}

    >>> a['one']

    1

    # get方法

    >>> a.get('one')

    1

    2. 修改字典元素# 可以重新赋值,也可以新增值

    >>> a = {'one':1, 'tow':2, 'three':3}

    >>> a['one'] = 2

    >>> a

    {'one': 2, 'tow': 2, 'three': 3}

    # del 删除元素

    >>> del a['one']

    # pop删除元素

    >>> a.pop("tow")

    # 清空字典

    >>> a.clear()

    3. 遍历字典

    当我们遍历字典的时候,本质是在遍历字典的key和value, 通过以下函数可以方便的获得字典的key或者value# 返回所有key的列表

    >>> a.keys()

    dict_keys(['one', 'tow', 'three'])

    # 返回所有values的列表

    >>> a.values()

    dict_values([1, 2, 3])

    # 返回(key, value)构成的元组序列

    >>> a.items()

    dict_items([('one', 1), ('tow', 2), ('three', 3)])

    # 返回所有key的列表

    >>> list(a)

    ['one', 'tow', 'three']

    # 返回所有key构成的迭代器

    >>> iter(a)

    >>> for i in iter(a):

    ... print(i)

    ...

    one

    tow

    three

    在perl中,哈希的key都是字符串,而在python中,字典的key非常灵活,只要是不可变的对象都可以,比如数字,字符串,元组。利用元组,可以模拟多维字典,用法如下>>> a = {(1, 2):'one', (3, 4):'tow'}

    >>> a[(1,2)]

    'one'

    上面就是字典的基本用法,掌握了基础,我们来看两个在实际中经常使用的进阶版字典

    1. 值为列表的字典

    python中不仅key很灵活,其value也很灵活。比如我们想要创建一个value为列表的字典,也是可以的>>> a = {'one' : [1, 2, 3, 4, 5], 'tow':[1, 2, 3, 4, 5]}

    >>> a

    {'one': [1, 2, 3, 4, 5], 'tow': [1, 2, 3, 4, 5]}

    >>> a['one']

    [1, 2, 3, 4, 5]

    直接写,当然没什么难度,但是在实际工作中,经典的使用场景是循环给字典赋值,如果要实现值为列表,必须先将值设为一个空的列表,用法如下>>> num = [1, 2, 3, 4, 5]

    >>> a = {}

    # 直接添加,报错

    >>> for i in num:

    ... a['one'].append(i)

    ...

    Traceback (most recent call last):

    File "", line 2, in

    KeyError: 'one'

    # 先设定为空列表,在追加

    # 结果ok

    >>> a['one'] = []

    >>> for i in num:

    ... a['one'].append(i)

    ...

    >>>

    >>> a

    {'one': [1, 2, 3, 4, 5]}

    可以看出,关键的问题是value的默认值,由于默认值不是列表,所以直接用append方法会报错。为了解决问题,只需要将默认值设为列表就可以了。python有一个内置模块collections, 提供了defaultdict函数,可以方便的设置默认值,用法如下>>> from collections import defaultdict

    >>> # 这里的list表明key的默认value为list

    >>> a = defaultdict(list)

    >>> for i in num:

    ... a['one'].append(i)

    ...

    >>>

    >>> a

    defaultdict(, {'one': [1, 2, 3, 4, 5]})

    用这种写法更加优雅。

    2. 嵌套的字典

    所谓嵌套,就是有多级key, 类似a[key1][key2] = value

    通过设置value的默认值为dict, 可以方便的实现嵌套字典,用法如下>>> a = defaultdict(dict)

    >>> a['one']['tow'] = 1

    >>> a['one']['three'] = 2

    >>> a

    defaultdict(, {'one': {'tow': 1, 'three': 2}})

    上述写法只支持两个key的嵌套 在实际工作中已经可以满足需求了,两层以上的嵌套几乎用不到。

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  • 前面字典 dict实现 switch 这样的功能,但是没有深入介绍dict 这个数据类型,这里开始补充下。字典 dict,是 Python 唯一的标准 mapping 类型,也是内置在 Python 解释器中的。mapping object 把一个可哈希的值...

    前面字典 dict 实现 switch 这样的功能,但是没有深入介绍 dict 这个数据类型,这里开始补充下。

    字典 dict,是 Python 唯一的标准 mapping 类型,也是内置在 Python 解释器中的。mapping object 把一个可哈希的值(hashable value)映射到一个任意的 object 上。

    什么是可哈希(hashable)的?一个 object 是可哈希的(hashable),是指这个 object 在其生存期内有一个不变的哈希值(hash value),即__hash__() 方法返回的值。

    所有不可变的(immutable)内置 object 都是 hashable 的,比如 string,tuple。所有可变的(mutable)内置容器都不是 hashable 的,比如 list,dict(即没有 __hash__() 方法)。而所有自定义的类(use-defined class)对象都是可哈希的(hashable),并且只能和自己相等,其 hashvalue 为其 id(object) 的值,这里的 id() 为内置函数,CPython 实现的时候取的对象在内存中的地址。

    字典 Dictionary 的 key 必须是可哈希的,所以 tuple(元组),string 可以做 key,而 list 不能做 key,关于后面会解释。

    字典的创建

    dict 本身是一个类,可以通过 dict 类来构建字典:

    >>> d = dict({1:'a', 2:'b', 3:'c'})

    >>> d

    {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}

    >>> d2 = {1:'a', 2:'b', 3:'c'}

    >>> d2

    {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}

    >>>

    那么字典这个数据类型有什么好处呢?它提供了很多方便的操作:

    dictionary支持的操作

    1. 引用元素

    直接用d[key],就可以得到key所对应得那个object:

    >>> d2 = {1:'a', 2:'b', 3:'c'}

    >>> d2

    {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}

    >>> d2[1]

    'a'

    但是如果key不存在呢,如果使用的就是标准的dict,那么会抛出KeyError异常。但是如果我们是自己从dict派生了一个自己的dictionary,那么只要我们定义__missing__函数,当key不存在时,这个函数会以key做为参数被调用,我们试验一下。

    写一个module,mdict.py:

    class myDict(dict):

    def __missing__(self, key):

    print "__missing__ called , key = ", key

    return "nowamagic.net"

    然后打开Python命令行解释器,import mdict

    >>> from mdict import myDict

    >>> d = myDict({1:'a', 2:'b', 3:'c'})

    >>> d

    {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}

    >>> d[1]

    'a'

    >>> d[4]

    __missing__ called , key = 4

    nowamagic.net

    可以看到__missing__()被调用了。

    如果只想得到某个key对应的value,不想对其进行改变,则用类方法get() ,这类似C++中“引用”和“值”的概念。

    >>> a = d.get(1)

    >>> a

    'a'

    2. 类方法实现的操作

    >>>d.clear()# 清空

    >>>d.copy() # 拷贝生成另一个,浅拷贝(shallow copy)

    d.keys(),d.values(),d.items() 这三个都会生成dictionary相应的keys,values,items的copy,返回结果都是list,d.items()生成的是(key,value)二元tuple的list。

    >>> d.items()

    [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]

    >>> d.keys()

    [1, 2, 3]

    >>> d.values()

    ['a', 'b', 'c']

    d.viewkeys(),d.viewvalues(),d.viewitems()

    这三个都会生成dictionary相应的view object,view object是dictionary中(key,value)的动态反映,当dictionary中的内容变化时,view object也会变。

    >>> viewkeys = d.viewkeys()

    >>> viewkeys

    dict_keys([1, 2, 3])

    >>> list(viewkeys)

    [1, 2, 3]

    >>> del d[1]

    >>> list(viewkeys)

    [2, 3]

    3. 内置函数实现的操作

    >>>len(d) #dictionary的长度

    >>>del d[key] 或 del d #del语句

    >>>key in d 或 key not in d #返回True or False

    因为操作的便利,Dict 类型在 Python 应用很广泛。

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  • Python dict 排序

    2021-07-31 15:35:45
    Python dict 排序

    Python dict 排序

    Python 的基础数据类型中的字典类型分为:无序字典 与 有序字典 两种类型

    1、无序字典(普通字典):

    my_dict = dict()
    my_dict["name"] = "lowman"
    my_dict["age"] = 26
    my_dict["girl"] = "Tailand"
    my_dict["money"] = 80
    my_dict["hourse"] = None
    for key, value in my_dict.items(): 
      print(key, value)
    

    输出:

    money 80
    girl Tailand
    age 26
    hourse None
    name lowman
    

    可以看见,遍历一个普通字典,返回的数据和定义字典时的字段顺序是不一致的。

    注意:
    Python3.6 改写了 dict 的内部算法,Python3.6 版本以后的 dict 是有序的,所以也就无须再关注 dict 顺序性的问题。

    2、有序字典

    import collections
    
    my_order_dict = collections.OrderedDict()
    my_order_dict["name"] = "lowman"
    my_order_dict["age"] = 45
    my_order_dict["money"] = 998
    my_order_dict["hourse"] = None
    
    for key, value in my_order_dict.items():
        print(key, value)
    

    输出:

    name lowman
    age 45
    money 998
    hourse None
    

    有序字典可以按字典中元素的插入顺序来输出。

    注意:

    有序字典的作用只是记住元素插入顺序并按顺序输出。如果有序字典中的元素一开始就定义好了,后面没有插入元素这一动作,那么遍历有序字典,其输出结果仍然是无序的,因为缺少了有序插入这一条件,所以此时有序字典就失去了作用,所以有序字典一般用于动态添加并需要按添加顺序输出的时候。

    import collections
    
    my_order_dict = collections.OrderedDict(name="lowman", age=45, money=998, hourse=None)
    
    for key, value in my_order_dict.items():
        print(key, value)
    

    输出:

    hourse None
    age 45
    money 998
    name lowman
    

    发现输出还是无序的,因为在定义有序字典的同时也定义了初始值,没有存在按序添加的操作,所以有序字典是没有记录插入字段的顺序,最后遍历时,得到数据的顺序仍然是无序的。

    最简单的方法,这个是按照 key 值排序:

    def sortedDictValues1(adict): 
        items = adict.items() 
        items.sort() 
    return [value for key, value in items] 
    

    又一个按照 key 值排序,貌似比上一个速度要快点

    def sortedDictValues2(adict): 
    	keys = adict.keys() 
    	keys.sort() 
    	return [dict[key] for key in keys] 
    

    还是按 key 值排序,据说更快。。。而且当 key 为 tuple 的时候照样适用

    def sortedDictValues3(adict): 
    	keys = adict.keys() 
    	keys.sort() 
    return map(adict.get, keys) 
    

    一行语句搞定:

    [(k,di[k]) for k in sorted(di.keys())]
    

    来一个根据 value 排序的,先把 item 的 key 和 value交 换位置放入一个 list 中,再根据list每个元素的第一个值,即原来的value 值,排序:

    def sort_by_value(d): 
    	items=d.items() 
    	backitems=[[v[1],v[0]] for v in items] 
    	backitems.sort() 
    	return [ backitems[i][1] for i in range(0,len(backitems))] 
    

    还是一行搞定:

    [ v for v in sorted(di.values())]
    

    用 lambda 表达式来排序,更灵活:

    #正序
    sorted(d.items(), lambda x, y: cmp(x[1], y[1]))
    #反序
    sorted(d.items(), lambda x, y: cmp(x[1], y[1]), reverse=True) 
    

    用 sorted 函数的 key = 参数排序:
    按照 key 进行排序

    sorted(dict1.items(), key=lambda d: d[0])
    

    按照 value 进行排序

    sorted(dict1.items(), key=lambda d: d[1])
    

    下面给出 python 内置 sorted 函数的帮助文档:

    sorted(…)
    sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) --> new sorted list

    看了上面这么多种对 dictionary 排序的方法,其实它们的核心思想都一样,即把 dictionary 中的元素分离出来放到一个list中,对 list 排序,从而间接实现对 dictionary 的排序。这个“元素”可以是 key,value 或者 item。

    将 key, value 以 tuple 一起放在一个 list 中

    l = []
     
    l.append((akey,avalue))
     
    # 用sort()
    # cmp前加“-”表示降序排序
     
    l.sort(lambda a,b :cmp(a[1],b[1]))
    

    Python 3.6 以后字典有序

    在 Python 3.5(含)以前,字典是不能保证顺序的,键值对A先插入字典,键值对B后插入字典,但是当你打印字典的 Keys 列表时,你会发现 B 可能在 A 的前面。
    但是从 Python 3.6 开始,字典是变成有顺序的了。你先插入键值对A,后插入键值对B,那么当你打印Keys列表的时候,你就会发现B在A的后面。
    不仅如此,从 Python 3.6 开始,下面的三种遍历操作,效率要高于 Python 3.5 之前:

    for key in 字典
    for value in 字典.values()
    for key, value in 字典.items()

    从 Python 3.6 开始,字典占用内存空间的大小,视字典里面键值对的个数,只有原来的 30%~95%。
    Python 3.6 到底对字典做了什么优化呢?为了说明这个问题,我们需要先来说一说,在Python 3.5(含)之前,字典的底层原理。
    当我们初始化一个空字典的时候,CPython 的底层会初始化一个二维数组,这个数组有 8 行,3 列,如下面的示意图所示:

    my_dict = {}
    
    '''
    此时的内存示意图
    [[---, ---, ---],
    [---, ---, ---],
    [---, ---, ---],
    [---, ---, ---],
    [---, ---, ---],
    [---, ---, ---],
    [---, ---, ---],
    [---, ---, ---]]
    '''
    

    现在,我们往字典里面添加一个数据:

    my_dict['name'] = 'kingname'
    
    '''
    此时的内存示意图
    [[---, ---, ---],
    [---, ---, ---],
    [---, ---, ---],
    [---, ---, ---],
    [---, ---, ---],
    [1278649844881305901, 指向 name 的指针, 指向 kingname 的指针],
    [---, ---, ---],
    [---, ---, ---]]
    '''
    

    假设在某一个运行时里面,hash(‘name’) 的值为 1278649844881305901。现在我们要把这个数对 8 取余数:

    >>> 1278649844881305901 % 8
    5
    

    余数为 5,那么就把它放在刚刚初始化的二维数组中,下标为 5 的这一行。由于 name 和 kingname 是两个字符串,所以底层 C 语言会使用两个字符串变量存放这两个值,然后得到他们对应的指针。于是,我们这个二维数组下标为 5 的这一行,第一个值为 name 的 hash 值,第二个值为 name 这个字符串所在的内存的地址(指针就是内存地址),第三个值为 kingname 这个字符串所在的内存的地址。

    现在,我们再来插入两个键值对:

    my_dict['age'] = 26
    my_dict['salary'] = 999999
    
    '''
    此时的内存示意图
    [[-4234469173262486640, 指向 salary 的指针, 指向 999999 的指针],
    [1545085610920597121, 执行 age 的指针, 指向 26 的指针],
    [---, ---, ---],
    [---, ---, ---],
    [---, ---, ---],
    [1278649844881305901, 指向name的指针, 指向kingname的指针],
    [---, ---, ---],
    [---, ---, ---]]
    '''
    

    那么字典怎么读取数据呢?首先假设我们要读取 age 对应的值。

    此时,Python 先计算在当前运行时下面,age 对应的 Hash 值是多少

    >>> hash('age')
    1545085610920597121
    

    然后对 8 取余数
    当你要循环遍历字典的 Key 的时候,Python 底层会遍历这个二维数组,如果当前行有数据,那么就返回 Key 指针对应的内存里面的值。如果当前行没有数据,那么就跳过。所以总是会遍历整个二位数组的每一行。
    每一行有三列,每一列占用 8 byte 的内存空间,所以每一行会占用 24 byte 的内存空间。
    由于 Hash 值取余数以后,余数可大可小,所以字典的 Key 并不是按照插入的顺序存放的。
    在 Python 3.6 以后,字典的底层数据结构发生了变化,现在当你初始化一个空的字典以后,它在底层是这样的:

    my_dict = {}
    '''
    此时的内存示意图
    indices = [None, None, None, None, None, None, None, None]
    entries = []
    '''
    

    当你初始化一个字典以后,Python 单独生成了一个长度为 8 的一维数组。然后又生成了一个空的二维数组。

    现在,我们往字典里面添加一个键值对:

    my_dict['name'] = 'kingname'
    
    '''
    此时的内存示意图
    indices = [None, 0, None, None, None, None, None, None]
    entries = [[-5954193068542476671, 指向 name 的指针, 执行 kingname 的指针]]
    '''
    

    为什么内存会变成这个样子呢?我们来一步一步地看:

    在当前运行时,name 这个字符串的 hash 值为 -5954193068542476671,这个值对 8 取余数是 1:
    所以,我们把 indices 这个一维数组里面,下标为 1 的位置修改为0。

    这里的 0 是什么意思呢?0 是二位数组 entries 的索引。现在 entries 里面只有一行,就是我们刚刚添加的这个键值对的三个数据:name 的 hash 值、指向 name 的指针和指向 kinganme 的指针。所以 indices 里面填写的数字 0,就是刚刚我们插入的这个键值对的数据在二位数组里面的行索引。

    新的这种方式,当我要插入新的数据的时候,始终只是往 entries 的后面添加数据,这样就能保证插入的顺序。当我们要遍历字典的 Keys 和 Values 的时候,直接遍历 entries 即可,里面每一行都是有用的数据,不存在跳过的情况,减少了遍历的个数。

    老的方式,当二维数组有 8 行的时候,即使有效数据只有 3 行,但它占用的内存空间还是 8 24 = 192 byte。但使用新的方式,如果只有三行有效数据,那么 entries 也就只有 3 行,占用的空间为 3 24 =72 byte,而 indices 由于只是一个一维的数组,只占用 8 byte,所以一共占用 80 byte。内存占用只有原来的 41%。

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  • 打印出的结果前面会带有u : {u'key1': [1, 2, 3, u'a', u'b'], u'key0': u'str'} 那么可以这样处理掉这些前缀u ,在print 之前用json.dumps包装一下 import json map = json.loads(open('print.json')....
  • python dict字典

    2020-05-01 18:11:22
    python dict字典 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 转载自C语言中文网,感谢C语言中文网的教程! http://c.biancheng.net/view/2212.html 字典也是 Python 提供的一种常用的数据结构,它用于存放具有映射...
  • python dict用法

    千次阅读 2019-08-10 13:16:50
    python dict字典是另一种存储容器,可以存储任意类型的对象。 字典是以键值对(key: value)的方式进行存储,键值对之间用逗号隔开,整个字典包括在{ }中,格式如下: dict = {key1: value1, key2: value2} 键一般...
  • python元素进行排序

    2020-04-23 14:47:15
    python元素进行排序列表的排序方法sort()内置排序函数sorted()字符串元组列表借助operator模块的itemgetter排序面试题 本文采用版本python3.5 列表的排序方法sort() list.sort(key=None, reverse=False) key – ...
  • python 字典(dict)的特点就是无序的,按照键(key)来提取相应值(value),如果我们需要字典按值排序的话,那可以用下面的方法来进行:1 下面的是按照value的值从大到小的顺序来排序。dic = {'a':31, 'bc':5, 'c'...
  • Python-dict

    2017-11-30 20:08:14
    字典dictPython的一种有序的可变数据结构,可以存储任意类型对象。字典的表现形式为键值对,每个键值(key: value)对用冒号(:)分割,每个对之间使用逗号(,)分割, 字典所有数据在花括号{}中,键和值要一一对应。dic...
  • python 字典元素操作

    2019-07-11 00:04:00
    #字典创建>>> dict2 = { 'abc': 123, 98.6: 37 }>>> dict2[98.6]37>>> dict2["abc"]123 ...键必须不可变,所以可以用数字,字符串.../usr/bin/pythondict = {['Name']: 'Zara', 'Age': 7}pr...
  • pythondict

    2021-07-20 14:54:30
    什么是dict List 和 tuple 可以用来表示顺序集合 例:班里同学的名字或考试的成绩 如果同学名字的列表和同学成绩的列表是一一对应的,那么通过下标,我们也可以找到每个同学...pythondict就是专门保存这种映射.
  • 字典是使用最为广泛的数据结构了,从结构来看,其内容就是键值对,键称为key, 值称为value, 类似词典中通过前面的索引来快速查找后面的页面,通过key可以快速定位对应的值。字典,是python中对这种结构的命名,在...
  • python dict 源码解析

    千次阅读 2018-03-18 23:25:23
    python字典源码(https://github.com/python/cpython/blob/master/Objects/dictobject.c, https://github.com/python/cpython/blob/master/Include/dictobject.h) 哈希表和哈希冲突概念 python的字典是一种哈希...
  • dict的很多方法跟list有类似的地方,下面一一道来,并且会跟list做一个对比嵌套嵌套在list中也存在,就是元素是list,在dict中,也有类似的样式:>>> a_list = [[1,2,3],[4,5],[6,7]]>>> a_list[1][1]5>>> a_dict = ...
  • Python 函数dict() 和 dict

    千次阅读 2018-12-21 23:24:03
    dict() 作用:dict() 函数用于创建一个字典。返回一个字典。 语法: class dict(**kwarg) class dict(mapping, **kwarg) ... mapping -- 元素的容器。 iterable -- 可迭代对象 实例: >&gt...
  • python 使用dict和set

    2021-06-07 10:06:22
    python 使用dict和set1. dict2. set 1. dict Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度。 >>> d = {'a':90,'b':80,'c':...
  • Python dict和set

    2017-10-29 03:06:30
    原文转自:...Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称
  • python dict 和set 详解

    2017-07-23 18:21:38
    基于 廖雪峰网站 python 教程 整理: 网站地址: ... ...dict ...Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存
  • Python_dict和set

    2014-09-04 23:42:38
    Python_dict和set  author:lxy dict字典 Python内置了字典,dict的支持,全称dictionary,以key_value的形式存贮,具有极快的查找速度,在其他语言中称为map。 在list中查找元素,list越大查找越慢, 在dict中...
  • python 2.7 dict

    2018-10-07 16:08:37
     python 内置了字典:dict 的支持,dict 全称 dictionary,在其他语言中也成为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度。  举个例子,假设要根据同学的名字查找对应的成绩,如果用list实现,需要两...
  • Python的基本数据类型主要分为两种,数值数据类型、字符串数据类型。除了这两种之外还有元组类型、集合类型、列表类型、字典类型等。Ⅰ.数值数据类型(number)表示数字或是数值的数据类型成为数字类型数据类型分为四...
  • Python dict 和 set

    2018-03-21 17:54:40
    Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度。 举个例子,假设要根据同学的名字查找对应的成绩,如果用list实现,需要两个list: ...
  • Python里面使用dict和set

    2019-07-16 10:52:31
    Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度。 举个例子,假设要根据同学的名字查找对应的成绩,如果用list实现,需要两个list: ...
  • python里面的dict和set

    2016-05-12 17:23:49
    python里面的dict和set dict Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度。 举个例子,假设要根据同学的名字查找对应的...
  • Python dict & set

    2018-05-22 17:26:00
    Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度。 举个例子,假设要根据同学的名字查找对应的成绩,如果用list实现,需要两个list: ...
  • pythondict实现

    千次阅读 2017-09-27 23:56:43
    pythondict实现
  • Python dict 字典操作

    2021-06-11 14:41:58
    Python dict 字典操作 【参考】: https://www.runoob.com/python/python-dictionary.html https://www.cnblogs.com/xioawu-blog/p/11074887.html ...
  • python list 转为dict

    2020-08-12 11:47:34
    两个list构造字典 利用 dict,zip ...list所有元素对应相同的value (1) dict.zip方式 key =[1,2,3] value = ["a"]*len(key) dict(zip(key, value)) > {1: 'a', 2: 'a', 3: 'a'} (2)map 方式 list(.

空空如也

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